• 学习时长

    8周/建议每周8个小时

  • 答疑服务

    专属微信答疑群/讲师助教均参与

  • 作业批改

    每章节设计作业/助教及时批改评优

  • 课程有效期

    一年/告别拖延,温故知新

*课程已报满,可预约下一期

 

  • 1-1:环境配置文档(仅供大家参考)
  • 1-2:【视频】课程介绍
  • 1-3:【文档】开课仪式
  • 第1章: 成像模型:相机几何与标定
  • 2:【课件】相机几何与相机标定
  • 第1节: 相机几何
  • 3-1:【视频】针孔模型与透镜
  • 3-2:【视频】相机几何
  • 3-3:【视频】其他相机模型
  • 第2节: 相机标定
  • 4-1:【视频】针孔模型与透镜相机的标定
  • 4-2:【视频】畸变相机的标定
  • 第3节: 章节总结
  • 5:【视频】章节总结
  • 第4节: 实践:标定相机的内参数与外参数
  • 6-1:【文档】Docker介绍(如果搭建好了本地环境可以不使用docker)
  • 6-2:【视频】Docker介绍
  • 6-3:【视频】hw1 docker+vscode运行及调试(邀请同学帮忙录制,仅供大家参考)
  • 7-1:【作业】第一章
  • 7-2:第一章作业思路提示
  • 第2章: 三维重建基础与对极几何
  • 8:【课件】三维重建-L2
  • 第1节: 单视测量
  • 9-1:【视频】单视重构:如何从单幅图像恢复三维场景结构
  • 9-2:【视频】单视重构基础:无穷远点、线与平面
  • 9-3:【视频】单视重构基础:隐消点与隐消线
  • 9-4:【视频】单视重构原理
  • 第2节: 三角化与极几何
  • 10-1:【视频】对极几何的引入
  • 10-2:【视频】三维重建基础
  • 10-3:【视频】极几何与基础矩阵
  • 10-4:【视频】基础矩阵估计
  • 第3节: 实践:深度信息恢复与本质矩阵估计
  • 11:【视频】深度信息恢复与本质矩阵估计
  • 12-1:【作业】第二章
  • 12-2:第二章作业思路提示
  • 第3章: 图像特征
  • 第1节: 特征描述子
  • 13-1:【课件】局部特征点-角点
  • 13-2:【视频】为什么要引入特征点
  • 第2节: Harris 角点
  • 14-1:【视频】Harris角点原理与数学表达
  • 14-2:【视频】Harris角点性质
  • 第3节: SIFT 特征(工程实践用的特征描述子)
  • 15-1:【课件】SIFT特征
  • 15-2:【视频】尺度不变性
  • 15-3:【视频】尺度不变区域检测检测器
  • 15-4:【视频】SIFT特征描述子
  • 第4节: 基础矩阵估计
  • 16-1:【课件】L3-3 模型拟合
  • 16-2:【视频】模型拟合方法:RANSAC
  • 第5节: 实践:特征匹配
  • 17-1:【作业】第三章
  • 17-2:第三章作业思路提示
  • 第4章: 双目立体视觉
  • 18:【课件】双目立体视觉
  • 第1节: 基于平行视图的双目立体视觉
  • 19-1:【视频】本章内容介绍
  • 19-2:【视频】双目立体视觉系统搭建
  • 第2节: 图像校正
  • 20:【视频】图像校正
  • 第3节: 对应点搜索
  • 21:【视频】对应点搜索
  • 第4节: 实践:双目立体视觉系统
  • 22-1:【资料】H与H'矩阵的求解资料
  • 22-2:【作业】第四章
  • 22-3:第四章作业思路提示
  • 第5章: 运动恢复结构
  • 23:【课件】SfM问题
  • 第1节: SfM问题
  • 24:【视频】SfM问题
  • 第2节: 欧式结构恢复
  • 25:【视频】欧式结构恢复
  • 第3节: PnP问题与P3P方法
  • 26:【视频】PnP问题与P3P方法
  • 第4节: 单应矩阵
  • 27:【视频】单应矩阵
  • 第5节: SfM系统解析(以OpenMVG为例)
  • 28:【课件】SfM系统解析
  • 29:【视频】SfM系统解析(以OpenMVG为例)
  • 第6节: 实践:基于Ceres优化库实现BA和增量SFM
  • 30-1:【作业】第五章
  • 30-2:【作业】第五章作业思路提示
  • 第6章: 稠密点云重建
  • 31-1:【课件】L6 稠密重建
  • 31-2:【资料】参考论文
  • 第1节: 稠密点云获取
  • 32:【视频】稠密点云获取方法
  • 第2节: 基于深度图的稠密点云重建
  • 33-1:【视频】基础知识
  • 33-2:【视频】基于深度图的重建流程
  • 第3节: 基于体素的稠密点云重建
  • 34:【视频】基于体素的多视图立体几何
  • 第4节: 实践:稠密重建
  • 35-1:【视频】作业说明
  • 35-2:【数据】实践数据
  • 35-3:【作业】第六章
  • 35-4:【文档】第六章作业思路提示
  • 第7章: 表面重建
  • 36:【课件】表面重建
  • 37-1:【资料】泊松重建补充讲解
  • 37-2:【视频】泊松重建补充答疑
  • 37-3:【资料】poisson
  • 第1节: 三维物体的表面表达方式
  • 38:【视频】三维模型的表达方式
  • 第2节: 基于符号距离场的表面重建方法
  • 39:【视频】符合距离场的基本概念
  • 40-1:【视频】重建流程之空间划分
  • 40-2:【视频】符号距离场构建
  • 40-3:【视频】marching cube生成表面
  • 第3节: 基于二元分割的表面重建方法
  • 41-1:【视频】基于二元分割的重建思路
  • 41-2:【视频】德劳内三角剖分
  • 41-3:【视频】二分类算法Graph Cut
  • 第4节: 实践:基于Delaunay三角剖分的表面重建
  • 42:【作业】第七章
  • 第8章: 纹理图像生成
  • 43-1:【课件】纹理重建与表面细化
  • 43-2:【论文】L8 相关资料
  • 第1节: 本章内容
  • 44:【视频】本章知识引入
  • 第2节: 纹理图像的自动创建:基础知识
  • 45:【视频】基础知识铺垫
  • 第3节: 纹理图像的自动创建:算法详解
  • 46-1:【视频】算法流程介绍
  • 46-2:【视频】步骤1&2:视角选择与纹理坐标计算
  • 46-3:【视频】步骤3:全局颜色调整
  • 46-4:【视频】步骤4:泊松图像编辑
  • 46-5:【视频】三维模型存储——OBJ格式
  • 第4节: 网格细化
  • 47-1:【视频】基础知识
  • 47-2:【视频】基于光度一致性的数学模型
  • 第5节: 作业
  • 48:【作业】第八章

 

 

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